どんなもの？

シンプルで効果的なアルゴリズムに焦点を当てた、MOTの実用的なアプローチ。 IDスイッチの数を従来手法より45%減らすことが出来た。

先行研究と比べてどこがすごい?

SORTのパフォーマンス向上のために、外観情報を統合している。

技術や手法のキモはどこ？

カルマンフィルタとフレーム毎の関連づけを行うために、「マハラノビス距離」と「コサイン距離」を導入している。そして最終的に荷重和の結合をしている。

外観特徴量を得るためにCNNを使用

どうやって有効だと検証した？

• MOT16ベンチマークで性能を評価している。
• 検出器にはFaster-RCNNを使用。
• 同じ検出結果をSORTで使用している。
• MOTA, MOTP. MT, ML, IF, FMを使って評価
• SORTと比較すると、 IDスイッチの数は1423から781に減少している。

議論はある？

オンラインのMOTAスコアの性能はSOTAじゃない。

次に読むべき論文は？

ByteTrack, StrongSORT, BotSORT